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什麼是機器學習?

什麼是機器學習,機器學習又如何運作?

  • 機器學習 (ML) 是使用資料的數學模型來協助電腦學習,而不需要直接指示的程序。這被認為是人工智慧 (AI) 的一部分。機器學習會使用演算法來識別資料內的模式,接著使用這些模式建立能進行預測的資料模型。資料和經驗越多,機器學習的結果就越準確,這就和練習越多成果越好的道理相同。
  • 在資料不斷變化、要求或工作的本質不斷轉移,或是實際上不可能為解決方案編碼的情況下,適應能力良好的機器學習服務就成了最佳選擇。

機器學習和 AI 的關聯性

機器學習被認為是 AI 的一部分。「智慧型」電腦的思維近似人類,且會自行完成工作。訓練電腦模仿人類推理的其中一個方式是使用神經網路,其為一系列以人腦為基礎定型的演算法。

機器學習和預測性分析的關聯性

雖然機器學習是一種預測性分析,但值得注意的是機器學習可以輕鬆透過即時更新獲得更多資料。預測性分析通常會搭配靜態資料集使用,且必須重新整理以進行更新。

機器學習和深度學習的關聯性

深度學習是特殊化的機器學習形式,會使用神經網路 (NN) 帶出回答。深度學習能如人腦般分類資訊來自行判斷準確度,進而產生了一些更接近人類的 AI。

機器學習的優點

機器學習的應用方式很多,而且可能性仍在持續擴展。以下是企業透過機器學習專案獲得的一些最佳優點:

發掘深入解析

機器學習可協助識別結構化和非結構化資料內的模式和架構,協助了解資料代表的意義。

改善資料完整性

機器學習相當適合用來進行資料採礦,且能進一步發展,並隨著時間改善能力。

增強使用者體驗

自適性介面、目標式內容、聊天機器人和啟用語音虛擬助理,都是機器學習協助將客戶體驗最佳化的範例。

降低風險

機器學習會隨著詐騙策略不斷進步,其會監視並識別新的模式,以在詐騙成功前嘗試加以避免。

推測客戶行為

機器學習可以挖掘客戶相關資料來協助識別模式和行為,讓您將產品建議最佳化,並提供最好的客戶體驗。

降低成本

機器學習的應用方式之一是流程自動化,其可節省時間和資源,讓您的小組專注於最重要的事物上。

機器學習技術

監督式學習

處理具有標籤或結構的資料集,資料扮演老師的角色並「訓練」機器,用以提高預測或決策的能力。

非監督式學習

處理沒有任何標籤或結構的資料集,透過將資料分組至叢集來尋找模式和關聯。

增強式學習

代表某人或某物行事的電腦程式,扮演了代理人的角色,以取代人類操作,並根據意見反應迴圈來協助判斷結果。

機器學習解決問題的運作方式

以下概述用於解決問題的機器學習流程:

步驟 1:收集並準備資料

找出資料來源後,就會編譯可用的資料。您擁有的資料類型可協助判斷您可使用的機器學習演算法。檢閱資料時,系統會識別異常、開發結構和解決資料完整性的問題。

步驟 2:訓練模型

準備的資料會分成兩個群組:訓練集和測試集。訓練集佔了資料的大部分,其會用來將機器學習模型調整至最高準確度。

步驟 3:驗證模型

準備好選取最終資料模型時,就會使用測試集來評估效能和準確度。

步驟 4:解讀結果

檢閱結果來找到深入解析、得出結論和預測結果。

機器學習的用途有哪些?

預測值

迴歸演算法有助於識別變數之間的因果關係,其會從值建立模型,然後用來預測。迴歸研究可協助預測未來,協助推測產品需求、預測銷售狀況或預估廣告活動結果。

識別異常發生次數

異常偵測演算法可準確指出預期標準外的資料,通常會用來找出潛在風險。設備故障、結構缺陷、文字錯誤和詐騙情況,都是機器學習用來解決問題的範例。

尋找結構

將演算法叢集化通常是機器學習的第一步,展現了資料集內的基礎結構。叢集化常用於市場區隔,能將常見項目分類,提供可協助選取價格和推測客戶偏好的深入解析。

預測類別

分類演算法可協助判斷資訊的正確類別。分類和叢集化相似,但相異之處在於其會應用於監督式學習,其中會指派預先定義的標籤。

機器學習工程師的工作是什麼?

機器學習工程師會將各種資料管線收集的未經處理資料,轉譯成可以視需要套用並調整的資料科學模型。機器學習工程師會將該結構化資料連線到與他們共事之資料科學家所定義的模型。此外,機器學習工程師也會開發演算法,並建置可讓機器、電腦和機器人處理傳入資料並識別模式的程式。

機器學習演算法的簡要入門

機器學習演算法會在資料內識別模式,以協助資料科學家解決問題。機器學習演算法可以預測值、識別異常發生次數、判斷結構以及建立類別。根據您擁有的資料類型和需要的結果,將會使用不同的演算法。演算法通常會依技術 (監督式學習、非監督式學習或加強) 或演算法系列 (包括分類、迴歸和叢集) 分組。 深入了解機器學習演算法

各個產業使用機器學習的方式

各行各業都在以各種不同的方式使用機器學習。以下是機器學習在關鍵產業中的一些範例:

銀行與金融業

風險管理和詐騙預防,都是機器學習在金融相關領域中展現價值的關鍵區域。

醫療保健業

診斷工具、病患監視和預防傳染病爆發,都是機器學習協助改善病患照護的其中一些範例。

運輸業

交通異常識別、配送路線最佳化和自動駕駛汽車,都是透過機器學習產生正面交通影響的範例。

客戶服務業

回答問題、衡量客戶意圖和提供虛擬協助,都是機器學習如何支援客戶服務產業的範例。

零售業

機器學習可協助零售商分析購買模式、將供應項目和定價最佳化,以及使用資料來改善整體客戶體驗。

農業

開發機器人來解決勞動力短缺問題、診斷植物疾病和監視土壤的健康,都是機器學習能夠改善農業方式的範例。

尋找機器學習平台的重點

選取機器學習平台時,請尋找具有下列功能的解決方案:

雲端運算

由於可輕鬆設定和部署雲端,因此其非常適合用來處理各種大小的工作負載,讓您將資料來源連線並視需求調整,而不需要進階知識。

易用的開發環境

適合所有技能水準且具有易用撰寫選項的理想平台。不論您是在程式碼複雜的環境中工作,還是偏好不需要任何編碼經驗的自動化工具和拖曳介面,這都應能協助您了解機器學習的優點。

熟悉機器學習架構的內建支援

不論是 ONNX、Python、PyTorch、scikit-learn 還是 TensorFlow,都能找到可使用慣用工具的平台。

企業級安全性

尋找具備企業級控管、安全性和控制的平台,其能協助保護您的基礎結構。

讓機器學習模型更快上市

透過機器學習的無程式碼自動化機器學習功能、開放原始碼支援和強固的 DevOps 來簡化建置和部署模型的方式。